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Enregistrement W4401457892 · doi:10.1115/omae2024-124475

Analysis of Fracture Parameters for Compact-Tension-Shear Specimen of Orthotropic Materials

2024· article· en· W4401457892 sur OpenAlexaff
Pengfei Jin, Zheng Liu, Xu Chen, Xin Wang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Properties and Failure Mechanisms
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrthotropic materialMaterials scienceShear (geology)Composite materialTension (geology)Fracture (geology)Structural engineeringUltimate tensile strengthFinite element methodEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Treating orthotropic materials as isotropic for strength analysis and design can introduce significant errors, resulting in considerable safety risks. Furthermore, in practical conditions, cracks often exhibit mixed-mode fracture behavior, and the combination of orthotropy mechanics gives rise to an even more complex stress field in the vicinity. In this context, performing Compact-Tension-Shear (CTS) tests is a promising research methodology to determine fracture toughness of orthotropic materials in mixed mode I&II. Therefore, this study conducted a comprehensive two-dimensional finite element analysis (2D FEA) on orthotropic CTS specimens to assess critical parameters in fracture toughness including stress intensity factors (SIF) and crack mouth opening displacement (CMOD) compliance. The analysis matrix encompassed a wide range of material orthotropy, crack length ratios, and loading angles. Results showed that the impact of orthotropy varies under different geometries and loading angles, while different fracture parameters exhibit varying degrees of sensitivity to orthotropy. The obtained results would contribute to the development of fracture toughness testing methods for orthotropic materials under mixed-mode loading and provide a reference for standardization in the process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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